大學生涯最後一次搶課結束了，來分享一下歷年搶課的技巧:)
自動填入學號、密碼這個瀏覽器的通常都有選項可以幫我們記憶
所以今天的主題是驗證碼的部份，如何自動填入驗證碼
我們學校的選課登入頁長這樣，以前是沒有驗證碼需要填的
但我印象從106學年度起，學校可能是為了舒緩伺服器瞬間的高流量
用驗證碼這種方式來卡一部份的人潮降低伺服器的負載 (什麼歪理，為什麼不升級伺服器配備 ((怒~
沒關係，道高一尺魔高一丈，搶課的時間分秒必爭，我們總得想個辦法秒殺掉驗證碼
於是經過百般研究這個登入頁面後，終於發現驗證碼圖示旁邊的語音播放按鈕藏有玄機
用攝影機拍攝影片時，影片檔案大小超過4GB會被自動切成不同檔案(因應FAT32的單一檔案大小上限)，所以拿到電腦上觀看時就有了串接影片的需求
但是就只是純粹串切影片而已，開Ae、Pr等等軟體實在是太大材小用了，這時FFmpeg就會是一個不錯的選擇
首先，把要串接的影片放到同一資料夾，並且創建一個clips.txt檔案
clips.txt裡面依序列出要串接的檔案
file 'first.mp4'
file 'second.mp4'
...
最後，只要執行以下指令就可以得到名為output.mp4串接好的檔案了
ffmpeg -f concat -i clips.txt -c copy output.mp4
前些日子在做深度學習的課堂專題時，希望能把訓練中的神經網路所玩遊戲走的步數記錄下來
輸出成圖表，好以觀察神經網路是否有乖乖照我們的設計去學習
不難，用python的matplotlib一下就做出來了
圖雖然是出來了，但因為有兩萬多筆訓練時玩遊戲走的步數，折線圖整個擠成一團
只能免強看到有點在上升的趨勢
不想把TensorFlow硬生生安裝在作業系統上
剛好它有Docker可以用，何樂不為呢
TensorFlow.yml:
version: '3.1' services: TernsorFlow: container_name: TensorFlow image: tensorflow/tensorflow:latest-py3 restart: unless-stopped network_mode: "bridge" ports: - 6006:6006 tty: true command: /bin/bash volumes: - /Users/AndyWu/Documents/Docker/TensorFlow:/TensorFlow
docker-compose -f TensorFlow.yml up -d
docker exec -it TensorFlow bash
使用金鑰進行對稱式加密時，要加密的明文長度通常都會遠大於金鑰長度
所以為了讓加密的演算法可以使用在各種不同長度的訊息上
加密的演算法會將明文或密文切割成區塊來依序進行處理
而這個區塊的大小，會剛好是金鑰的長度(扣掉檢查碼等等的)
有關對稱式加密的演算法如何依序處理這些區塊，又分成5種區塊加密模式
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